Ho ithuta ka mochini ho fetola tsela eo re tsamaisang mesebetsi ea letsatsi le letsatsi le liphephetso tse rarahaneng, ho ntlafatsa ntho e ngoe le e ngoe ho tloha ho kemiso ea motho ho isa maanong a khoebo. Tataiso ena e hlahloba metheo ea ho ithuta ka mochini, ts'ebeliso ea eona e sebetsang ho liindasteri tse fapaneng, le phello ea eona ea phetoho khethile mosebetsi naha.
Sebakeng sa theknoloji se ntseng se fetoha ka potlako, ho utloisisa ho ithuta ka mochini ho bohlokoa. Tšimo ena e matla e eketsa bokhoni ba tlhahlobo ea data, e iketsetsa mesebetsi ea letsatsi le letsatsi, 'me e bula menyetla e mecha ea mosebetsi. Fumana melao-motheo ea ho ithuta ka mochini 'me u bone hore na e sebelisoa joang ka boqhetseke ho pholletsa le makala.
Eba le rona ha re ntse re etsa hore mathata a theknoloji ena e tsoetseng pele a fihlellehe le ho khahla motho e mong le e mong, ho tloha ho baithuti ba qalang maeto a bona a thuto ho isa ho litsebi tse ntlafatsang litsebo tsa bona.
Ho utloisisa ho ithuta ka mochine
Thuto ea mechine ke sebaka se matla ka har'a bohlale ba maiketsetso (AI) bo lumellang litsamaiso ho ithuta ho tsoa ho data le ho etsa liqeto ka ho kenella ho fokolang ha batho. E ketekoa ka lebaka la bokhoni ba eona ba ho ntlafatsa ka boiketsetso ka tlhahlobo e tsoelang pele ea data le ts'ebeliso ea li-algorithms tse tsoetseng pele.
Lipakane le ts'ebeliso ea ho ithuta ka mochini
Ho ithuta ka mochini ho ikemiselitse ho fihlela lipheo tse 'maloa tsa bohlokoa:
- Ho hlophisa data. Ho tsebahatsa mekhoa le ho hlophisa lintlha ka nepo, joalo ka ho hlophisa mangolo-tsoibila ka mekhahlelo ea 'nete le ea spam.
- Ho etsa likhakanyo. Ho sebelisa lintlha tsa nalane ho bolela liketsahalo tsa nako e tlang, joalo ka ho hakanya litheko tsa matlo metseng e fapaneng.
Mekhoa ena e sebelisoa libakeng tse fapaneng, e amang haholo mafapha a kenyeletsang phetolelo ea puo, tlhahlobo ea khetho ea bareki, le tlhahlobo ea bongaka.
Metheo ea theory ea ho ithuta ka mochini
Ho kenella ka har'a likhopolo tsa motheo tsa thuto ea mochini ho fana ka leseli le tebileng mabapi le ts'ebetso ea eona:
- Khopolo ea ho ithuta ea lipalo. Litaolo tse ngata tsa ho ithuta ka mochini li ipapisitse le mefuta ea lipalo-palo ho ithuta ho tsoa ho data. Khopolo ena e thusa ho utloisisa liphetoho tse etsoang ke algorithms.
- Khopolo-taba ea ho ithuta. Karolo ena ea mahlale a khomphutha e ithuta lipalo tsa mantlha tsa li-algorithms tsa ho ithuta, e fana ka kutloisiso e hlakileng haholoanyane ea hore na e sebetsa joang le hore na e rarahane hakae.
- Marangrang a Neural. E entsoe ho latela boko ba motho, marang-rang a neural a bohlokoa bakeng sa thuto e tebileng 'me a bohlokoa bakeng sa ho lemoha mekhoa e rarahaneng le liphoso tsa data.
Evolution le phello
Ho ithuta ka mochini ho ntse ho hatela pele, ho bonts'a tsoelo-pele ea theknoloji le litlhoko tsa sechaba:
- Boemo ba histori. Ho tloha matsatsing a eona a pele, thuto ea mochini e tsoetse pele ho tloha ho li-algorithms tsa mantlha ho isa lits'ebetsong tsa lefats'e tse khonang ho sebelisa likoloi tse ikemetseng le ho thusa tlhahlobo ea bongaka.
- Mekhoa e tlang. Hona joale, tšimo e na le tsoelo-pele e kholo Melao ea boitšoaro ea AI, kholo ea quantum computing, le ho sibolloa ha menyetla e mecha ea 'maraka. Lintlafatso tsena li na le monyetla oa ho ama liindasteri tse fapaneng haholo.
Ho atolosa pono
Ho lekola thuto ea mochini ho tsoa likhutlong tse fapaneng ho bonts'a boleng ba eona bo pharaletseng:
- Likamano tse fapaneng. Ho ithuta ka mochini ho sebelisana le mafapha a kang psychology, ho ntlafatsa kutloisiso ea lits'ebetso tsa kelello, le filosofi, ho rarolla mathata a boitšoaro. Boiteko bona bo fapaneng bo bohlokoa ho ntlafatseng nts'etsopele ea sistimi ea AI.
- Tšusumetso ea lefats'e. Lefats'eng ka bophara, ho ithuta ka mochini ho bohlokoa ho thusa ho theha moruo le ho rarolla mathata a maholo. Ka mohlala, linaheng tse tsoelang pele, e fetola likarolo tsa tlhokomelo ea bophelo le tsa temo, tse ka thusang ho hlōla mathata a kang bofutsana le ho ntlafatsa bophelo bo botle.
Lisebelisoa tsa 'nete tsa lefats'e tsa ho ithuta ka mochini
Ho ithuta ka mochini ha se thuto ea khopolo-taba feela e lekanyelitsoeng liphaposing tsa ho rutela; ke sesebelisoa se matla se fetolang liindasteri le maemo a thuto ka ho ts'oana ka ho rarolla mathata a sebele a lefats'e le ho ntlafatsa katleho. Karolo ena e totobatsa moo thuto ea mochini e bileng le tšusumetso e kholo, e fana ka mehlala e bonts'ang bokhoni ba eona bo pharaletseng:
Tlhokomelo ea bophelo
Lefapheng la tlhokomelo ea bophelo bo botle, li-algorithms tsa mochini li bohlokoa bakeng sa tlhahlobo e boletsoeng esale pele, ho thusa lingaka ho thibela mathata a tebileng a bophelo bo botle ka ho sekaseka mekhoa ea data ea mokuli ho bolela esale pele liphetho tse ka bang teng. Litheknoloji tsena li bapala karolo ea bohlokoa tlhahlobong ea kapele le ho thusa ho lekola bohlokoa ba mokuli le ho hlophisa merero ea kalafo, e leng se hlahisang litholoana tse ntle tsa bakuli le phano ea tlhokomelo ea bophelo bo botle.
Indasteri ea likoloi
Ho ithuta ka mechini ho etella pele boqaping ba likoloi, haholo ho theheng likoloi tse itsamaisang. Litsamaiso tsena tsa AI li sekaseka datha ho tsoa ho li-sensor tse fapaneng ho etsa liqeto hanghang tse ntlafatsang polokeho le ho thusa ka ho sesa. Mesebetsi ea bohlokoa e kenyelletsa ho lemoha litšitiso, moralo oa litsela, le thuso ea bakhanni, kaofela li thusa ho ba le phihlelo e sireletsehileng le e sebetsang ea ho khanna.
ditshebeletso tsa ditjhelete
Licheleteng, li-algorithms tse tsoetseng pele li fetola tsela eo lik'hamphani li atamelang ho lemoha bomenemene, tlhahlobo ea kotsi le khoebo. Ka ho hlahloba ka hloko lintlha tsa transaction ho tseba mekhoa e sa tloaelehang, li-algorithms tsena li ka lemoha bomenemene bo ka bang teng, tsa lekola likotsi tsa matsete, 'me tsa iketsetsa khoebo ho ntlafatsa liphetho tsa lichelete, leha maemo a mmaraka a fetoha.
Boithabiso le bophatlalatsi
Liindasteri tsa boithabiso le mecha ea litaba li sebelisa ho ithuta ka mochini ho etsa hore boiphihlelo ba mosebelisi bo be le botho. Li-algorithms tse hlahlobang mekhoa ea ho shebella li khothaletsa lifilimi le mananeo a seea-le-moea-pono ho li-platform tse kang Netflix, e ikamahanyang le lintho tseo motho a li ratang. Ka mokhoa o ts'oanang, ho ithuta ka mochini ho sebelisoa ke baphatlalatsi ho ikamahanya le phepelo ea litaba, ho ntlafatsa setsoalle sa babali le khotsofalo.
Lipatlisiso tsa thuto le thuto
Litlhophisong tsa thuto, ho ithuta ka mochini hoa iketsetsa le ho etsa hore boiphihlelo ba ho ithuta bo be teng. E ka etsa hore litaba tsa thuto li lumellane le litlhoko tsa moithuti ka mong tse ipapisitseng le lebelo la ho ithuta le mokhoa oa ho ithuta, ho ntlafatsa boitlamo le katleho. Ho feta moo, ho ithuta ka mochini ho thusa ho etsa lipatlisiso ka ho sekaseka datha tse ngata ka mokhoa o atlehileng ho feta mekhoa ea setso, ho lumella tlhahlobo e potlakileng ea maikutlo le boqapi lipatlisisong tsa mahlale.
Ho hlahloba hore na ho ithuta ka mochini ho sebetsa joang
Ho ithuta ka mochini ho sebetsa ka letoto le hlakileng la mehato, e 'ngoe le e 'ngoe ea bohlokoa bakeng sa ho aha mefuta e atlehileng ea AI:
- Pokello ea lintlha. Mohato oa pele o kenyelletsa ho bokella data ho tsoa mehloling e fapaneng, ho tloha lirekotong tsa 'mino le lirekoto tsa bongaka ho isa litšoantšong tsa khamera. Mohlala, Spotify e sekaseka lirekoto tsa 'mino ho utloisisa likhetho tsa bamameli le ho khothaletsa lipina tse ncha. Lintlha tsena tse tala le tse sa sebetsoang li theha motheo oa mekhoa eohle e latelang ea ho ithuta ka mochini.
- Ho lokisa lintlha. Kamora ho bokelloa, data e tlameha ho hloekisoa le ho hlophisoa hore e utloisisehe ke likhomphutha. Mokhahlelo ona o lokisa liphoso le ho hlophisa lintlha. Ka mohlala, boenjiniere ba likarolo bo ntša litšobotsi tsa bohlokoa tse thusang ho rarolla mathata a itseng, a tšoanang le kamoo Lifoto tsa Google li khethollang le ho hlophisa lintho le lifahleho.
- Koetliso ea mohlala. Ho bohlokoa ho khetha mohlala o nepahetseng, 'me koetliso e qala hang ha mohlala o khethiloe. Mona, mohlala o ithuta ka boithaopo ho data ka ho lemoha lipaterone le ho ikamahanya le maemo a eona. Sepheo ke hore mohlala o iketsetse liqeto tse tšepahalang kapa likhakanyo. Ka mohlala, Netflix e sebelisa mehlala ho khothaletsa mananeo a thehiloeng ho histori ea basebelisi ba ho shebella.
- Ntlafatso ea mohlala. Ka mor'a ho koetlisoa, mohlala oa ntlafatsoa ho matlafatsa ho nepahala le ho sebetsa ha oona. E fetotsoe kapa e lekoa ka mekhoa e fapaneng ho sebetsa hantle maemong a nnete. Mohlala, Tesla e lula e ntlafatsa software ea eona ea Autopilot ho ntlafatsa polokeho le ts'ebetso.
- Tlhahlobo ea mohlala. Ho lekola mohlala ka lintlha tse ncha tseo o sa kang oa li bona nakong ea koetliso ho bohlokoa ho lekola ts'ebetso ea ona. Tlhahlobo ena e thusa ho etsa qeto ea hore na mohlala o ka ikamahanya le maemo le mathata a macha joang. Mohlala, bokhoni ba IBM Watson bo lula bo lekoa maemong a fapaneng a tlhahlobo ea tlhokomelo ea bophelo ho netefatsa bokhoni ba eona ka mefuta e fapaneng ea data ea mokuli.
- Phano ea mohlala. Mohato oa ho qetela o kenyelletsa ho sebelisa mohlala ho phethahatsa mesebetsi e itseng, joalo ka ho lemoha litšoantšo kapa mekhoa ea ho bolela esale pele. Amazon e sebelisa ho ithuta ka mochini ho bolela esale pele mekhoa ea ho reka le ho ntlafatsa taolo ea thepa. Kamora ho tsamaisoa, mohlala o ntse o tsoela pele ho ithuta le ho ikamahanya le maemo hore o lule o sebetsa hantle ha nako e ntse e ea.
- Ntlafatso e tsoelang pele. Ho ithuta ka mochini hoa bilika, 'me potoloho e' ngoe le e 'ngoe ea pokello ea lintlha, boitokiso, koetliso, le phetisetso e ntlafatsa bokhoni ba mohlala, ho batla ts'ebetso e ts'oanang le ka data e ncha.
- Karolo ea data le algorithms. Motheong oa eona, ho ithuta ka mochini ho itšetleha ka data le li-algorithms: data ke eona ntho ea bohlokoa, 'me li-algorithms li sebelisa sena ho hlahisa lintlha tsa bohlokoa. Ka mohlala, Google e lula e ntlafatsa li-algorithms tsa eona tsa lipatlisiso ho netefatsa hore liphetho li nepahetse ka ho hlahloba lintlha tsa litšebelisano tsa basebelisi.
Mehlala ea ho ithuta ka mochini
Mefuta ea ho ithuta ka mochini e fapane, e 'ngoe le e' ngoe e etselitsoe ka mokhoa o ikhethileng ho ithuta le ho rarolla mathata ka ho sebetsana le data ka nepo. Ho utloisisa phapang pakeng tsa bona ho bohlokoa bakeng sa ts'ebeliso ea bona e atlehileng mererong ea AI. Ka tlase ke tlhahlobo ea mefuta ea mantlha ea thuto le ts'ebetso ea eona:
Thuto e laoloang
Mofuta o tloaelehileng haholo, thuto e hlokometsoeng, e sebelisa mehlala e ithutang ho data ea koetliso e tšoailoeng ka ho hlaka. Ba sebelisa lileibole tsena ho ithuta ho bolela esale pele liphetho kapa ho hlophisa lintlha tse ncha, tse sa bonahaleng ka nepo.
- Kopo e tloaelehileng. Litšebeletso tsa imeile li sebelisa thuto e hlokometsoeng ho hlophisa melaetsa e kenang ka "spam" kapa "non-spam".
- mohlala. Theknoloji ea ho lemoha sefahleho e hlophisa litšoantšo tsa batho ka ho ithuta ho tsoa pokellong ea linepe tse ngotsoeng.
Ho ithuta ho sa behoang leihlo
Ka lehlakoreng le leng, mekhoa ea ho ithuta e sa behoang leihlo e sebetsa ka boitsebiso bo sa ngolisoang. Ba khetholla mekhoa le likamano ka bobona, ba hlophisa lintlha ka lihlopha tse nang le likarolo tse tšoanang.
- Mohlala oa mosebetsi. Litlhahlobong tsa khoebo, ho ithuta ho sa laoleheng ho ka arola bareki ka lihlopha tse fapaneng ho ipapisitse le mekhoa ea bona ea ho reka ntle le ho ngola mangolo pele.
Matlafatso ea ho ithuta
Moetso ona o ithuta ka liteko le liphoso, o sebelisa maikutlo a tsoang liketsong tsa ona ho etsa liqeto tse eketsang moputso kapa tse fokotsang kotsi maemong a sa lebelloang.
- Sesebelisoa sa 'nete sa lefats'e. Likoloi tse itsamaisang li sebelisa matla a ho ithuta ho etsa liqeto tsa nako ea 'nete tsa ho sesa, joalo ka nako ea ho reteleha kapa mariki ho qoba tšitiso.
Ho fumana algorithm e nepahetseng
Ho bohlokoa ho khetha algorithm e nepahetseng mme ho itšetlehile ka litlhoko tse khethehileng tsa morero, ho kenyelletsa le mofuta oa data le sephetho se lakatsehang.
- Mekhoa ea ho noha esale pele. Li-algorithms tse kang linear regression li sebelisoa ho bolela esale pele liphetho tsa bongata, joalo ka ho bolela esale pele mekhoa ea 'maraka oa setoko ho ipapisitse le data ea nalane.
Kopanyo le ho ithuta ho tswelang pele
Ha theknoloji ea ho ithuta ka mochini e ntse e tsoela pele, ho kopanya mefuta e fapaneng le ho e nchafatsa khafetsa ka lintlha tse ncha ho ba bohlokoa ho eketsa ho nepahala le katleho ea eona.
- Mohlala o tsoelang pele oa ntlafatso. Li-platform tsa e-commerce li fetola ka matla likhothaletso tsa bona tsa sehlahisoa bakeng sa basebelisi ka ho tsoela pele ho sekaseka boitšoaro ba mosebelisi le likhetho.
Mofuta o mong le o mong oa ho ithuta oa mochini o fana ka melemo e ikhethang mme o ka etsoa ka mokhoa o ikhethileng bakeng sa mesebetsi le maemo a itseng. Ka ho utloisisa mehlala ena le ho khetha li-algorithms tse nepahetseng, bahlahisi ba ka haha litsamaiso tse sebetsang haholoanyane tsa AI tse fetohang le tikoloho ea bona.
Menyetla ea mesebetsi ea ho ithuta ka mochini
Ha thuto ea mochini e ntse e tsoela pele ho holisa tšusumetso ea eona ho liindasteri tse fapaneng, e bula menyetla e mengata ea mesebetsi bakeng sa ba lokiselitsoeng ka boiphihlelo bo hlokahalang. Ka tlase ke tafole e qaqileng e hlalosang likarolo tsa bohlokoa lefapheng la ho ithuta mochini, litsebo tsa bohlokoa tse hlokahalang, bahiri ba ka bang teng, le mekhoa e tloaelehileng ea mesebetsi eo u ka e nkang:
| karolo e phethoang ke | Seo ba se etsang | Tsebo e hlokahalang | Moo ba sebetsang teng | Tsela ea mesebetsi |
| Setsebi sa litaba | Sekaseka lihlopha tse kholo tsa data ho thusa lik'hamphani ho etsa liqeto; Sebelisa ho ithuta ka mochini ho fumana lintlha. | • Setsebi sa lenaneo (Python/R) • E matla lipalo-palo • E na le boiphihlelo ka mekhoa ea ML | • Likhamphani tsa Tech • Banks • Bafani ba tlhokomelo ea bophelo • Mekhatlo ea ho bapatsa | Qala joalo ka bahlahlobisisi ba data, fetela ho moralo oa projeke le boetapele ba maano a data. |
| Moenjiniere oa ho ithuta ka mochini | Theha le ho laola mefuta ea ML ho tloha ho moralo ho isa ho tse ling. | • Tsebo e babatsehang ea ho etsa mananeo • Tsebo e tebileng ea li-algorithms tsa ML • Tsebo ea ntlafatso ea software | • Likhamphani tsa Tech • Liindasteri tsa likoloi • ditjhelete • Tšireletseho ea Sechaba | Qala ka likarolo tsa boemo ba ho kena, u ikemiselitse ho fumana maemo a kang AI Architect kapa CTO ha u qala. |
| Setsebi sa lipatlisiso sa AI | Theha mekhoa le mekhoa e mecha ea AI. | • PhD ho CS kapa tšimo e amanang le eona • Tsebo e pharalletseng ea AI le ML • Boiphihlelo ba lipatlisiso | • Liunivesithi • Lab ea lipatlisiso • Lik'hamphani tse kholo tsa theknoloji | Qala ho etsa lipatlisiso, ho ea pele ho merero e etelletseng pele, kapa mafapha a lipatlisiso a hlooho. |
Lisebelisoa le lisebelisoa tsa ho ithuta
Kamora ho hlahloba lits'ebetso le ts'ebetso e fapaneng ea ho ithuta ka mochini, o kanna oa labalabela ho qala leeto la hau lebaleng lena le matla. Ka tlase ho na le lethathamo le felletseng la lisebelisoa le lisebelisoa tse ka u thusang ho fuputsa ka botebo, ho tloha lithutong tsa inthaneteng le libukeng ho ea ho software e bulehileng le liforamo tsa sechaba tse sebetsang. Lisebelisoa tsena li etselitsoe ho tšehetsa baithuti maemong ohle, ebang u sa tsoa qala kapa u batla ho atolosa tsebo ea hau e teng.
Lithuto tsa Inthanete
- Coursera - Ho Ithuta ka Mochini ka Andrew Ng. Thupelo e tsebahalang ea ho qala e akaretsang mefuta e mengata e fapaneng ea mehopolo ea mantlha.
- edX - Artificial Intelligence MicroMasters ke Univesithi ea Columbia. Letoto la lithuto tsa maemo a holimo tse etselitsoeng ho ntšetsa pele mosebetsi oa hau ho AI.
- Udacity - AI le Machine Learning Nanodegrees. Ho ithuta ho ipapisitse le morero ho aha le ho chorisa tsebo ea hau libakeng tse ikhethileng tsa AI.
libuka
- "Tlhahiso ea Paterone le ho Ithuta Mochine" ka Christopher M. Bishop. E fana ka kenyelletso e felletseng bakeng sa baithuti ba undergraduate le ba fumaneng mangolo.
- "Ho Ithuta ka Mochine: Pono e ka Etsahalang" ka Kevin P. Murphy. Buka ena e fana ka kenyelletso e qaqileng mabapi le taba ea ho ithuta ka mochini ho latela pono ea probabilistic.
Software e bulehileng
- TensorFlow. E ntlafalitsoe ke Google, ena ke laebrari e matla ea ho bala lipalo le ho ithuta ka mochini.
- Scikit-Ithute. Sesebelisoa se bonolo le se sebetsang bakeng sa meepo ea data le tlhahlobo ea data e hahiloeng holim'a NumPy, SciPy, le matplotlib. Matlotlib ke laebrari e sebelisoang ho Python bakeng sa ho theha lipono tse sa fetoheng, tse sebetsang, le tse phelang.
- PyTorch. Laeborari ea ho ithuta ka mochini o bulehileng ho tsoa ho Facebook, e sebelisoang haholo lits'ebetsong tse kang ts'ebetso ea puo ea tlhaho.
Liforomo tsa sechaba
- Ho Tletse ho Phalla. Sesebelisoa sa bohlokoa bakeng sa bahlahisi le baenjiniere ho botsa lipotso le ho arolelana lintlha.
- Reddit r/Thuto ea Mochine. Sechaba se mafolofolo ho buisana ka tsa morao-rao ka mekhoa ea ho ithuta ka mochini, litaba, le lipatlisiso.
- GitHub. E fana ka polokelo e kholo ea merero moo o ka sebelisanang 'moho le ho kenya letsoho lits'ebetsong tsa lefats'e la nnete.
Phapang lipakeng tsa ho ithuta ka mochini le ho ithuta ka botebo
Ka mor'a ho hlahloba lisebelisoa le lisebelisoa tse fapaneng tsa ho ithuta ka mochine, ho bohlokoa ho utloisisa phapang pakeng tsa tšimo ka boeona. Ha re ntse re kenella hare ho mathata a ho ithuta ka mochini le ts'ebeliso ea ona libakeng tse fapaneng, ho ba bohlokoa ho khetholla lipakeng tsa mekhoa e akaretsang ea ho ithuta ka mochini le karolo e ikhethileng ea thuto e tebileng. Ka bobeli ke tsa bohlokoa ntlafatsong ea litsamaiso tse bohlale empa li fapane haholo ka tsela eo li sebetsang ka eona le mathata ao li a rarollang.
Ho utloisisa liphapang
Thuto e Akaretsang ea Mochini (ML) e sebelisa mekhoa e mengata e pharaletseng e sebetsang tlas'a tataiso e tobileng ea batho. Li-algorithms tsena li koetlisoa ka lintlha tse ngotsoeng ka ho hlaka ke litsebi, tse hlokang maikutlo a batho ho hlalosa lileibole le likarolo. Sistimi e sebelisa mekhoa ena e boletsoeng esale pele ho arola data kapa ho etsa likhakanyo.
etsoe mohlala:
- Sistimi ea ho sefa mangolo-tsoibila e hlophisa melaetsa ka mekhahlelo ea "spam" kapa "non-spam" e sebelisa likarolo tse hlalosoang ke basebelisi joalo ka mantsoe a bohlokoa kapa botumo ba motho ea e rometseng.
Thuto e tebileng (DL), karoloana e tsepamisitsoeng ea ho ithuta ka mochini, e sebelisa marang-rang a rarahaneng a neural ho sekaseka likarolo tsa data ka boikemelo. Mokhoa ona o ipabola ho sebetsaneng le data e sa hlophisoang joalo ka litšoantšo le molumo, ho tsebahatsa likarolo tse amehang ntle le ho hloka litaelo tse ngotsoeng ke batho kapa likarolo tse boletsoeng esale pele.
etsoe mohlala:
- Theknoloji ea ho lemoha lentsoe ho lisebelisoa tse kang Siri le Mothusi oa Google li sebetsa puo e buuoang ka tlhaho, ntle le ho etsa lenaneo la matsoho bakeng sa poleloana kapa lentsoe ka leng.
Lisebelisoa tse sebetsang le litaelo tsa nako e tlang
Ho ithuta ho tebileng ho sebetsa haholo maemong ao ho ithuta ka mochini oa setso ho ka bang thata:
- Likoloi tse ikemetseng. Litaelo tsa ho ithuta ka botebo li toloka datha ho tsoa ho li-sensor tse fapaneng ho etsa liqeto hanghang tsa ho tsamaea, joalo ka ho tseba litšitiso kapa litsela tsa ho rera.
- Tlhokomelo ea bophelo. DL e ntlafatsa ho nepahala le lebelo la ho toloka litšoantšo tsa bongaka joalo ka MRIs, ho ntlafatsa ho nepahala ha tlhahlobo ho feta mekhoa e tloaelehileng.
Khokahano le tsoelopele ho AI
Tšebelisano lipakeng tsa ho ithuta ka mochini le thuto e tebileng e fetola liindasteri tse fapaneng ka ho kopanya thuto e hlophisitsoeng, e thehiloeng melaong le tlhahlobo e hlakileng ea data. Motsoako ona o lebelletsoe ho tsamaisa tsoelopele e kholo ho AI, ho etsa hore litsamaiso li be bohlale le ho arabela maemong a nnete a lefats'e.
Maikutlo a boitšoaro thutong ea mochini
Ha re ntse re ikakhela ka setotsoana thutong ea mochini le ho ithuta ka botebo, ho bohlokoa ho nahana ka melao ea boitšoaro e tlisoang ke mahlale ana. Mekhoa ea boitšoaro e bohlokoa bakeng sa ho hlahisa AI ka boikarabelo 'me e ama haholo tsela eo mahlale ana a sebelisoang le ho shejoa ka eona lefatšeng ka bophara. Karolong ena, re tla hlahloba lintlha tsa bohlokoa tsa boitšoaro tse bohlokoa ho aha litsamaiso tse tšepahalang le tse hlokang leeme tsa AI:
Boitsebiso ba boitsebiso
Ho ithuta ka mochini ho itšetlehile haholo ka lintlha tse ngata ho ntlafatsa le ho nepahala. Hangata, lintlha tsena li kenyelletsa lintlha tsa motho ka mong, tse ka tsosang matšoenyeho a lekunutu. Mohlala o hlokomelehang ke tšebeliso ea Facebook ea data ea motho bakeng sa papatso e lebisitsoeng, e lebisitseng lipuisanong tse atileng mabapi le litokelo tsa lekunutu. Ho bohlokoa ho utloisisa litlamorao tsa ho sebelisa data ea hau le ho theha mehato e matla ea ho sireletsa boinotši ba batho.
Tumello le ponaletso
Ho utloisisa hore na li-algorithms tsa ho ithuta ka mochini li sebetsa joang le hore na li etsa liqeto joang ke senotlolo sa ho theha ts'epo le ho netefatsa boikarabello. Ka mohlala, European Union's General Data Protection Regulation (GDPR) e hloka hore batho ba be le tokelo ea ho utloisisa mabaka a liqeto tse entsoeng ke litsamaiso tse ba amang. Sena se tsejoa e le 'tokelo ea tlhaloso'. Ho bohlokoa hape hore bahlahisi ba fumane tšehetso e hlakileng ea ho sebelisa lintlha tsa motho e mong, haholo lintlha tsa hau. Sena se etsa bonnete ba hore basebelisi ba na le tsebo e felletseng le hore na data ea bona e sebelisoa joang.
Leeme le toka
Leeme mefuteng ea ho ithuta ka mochini e ka lebisa tšoarong e leeme le khethollo. Ka mohlala, litsamaiso tse ling tsa ho lemoha litšoantšo li supile ka phoso lifahleho tsa merabe e itseng. Sena se bontša hore na ke hobane'ng ha ho le bohlokoa hore bahlahisi ba thibele leeme tsamaisong ea AI. Re tlameha ho netefatsa hore liqeto tsa ho ithuta ka mochini li lokile 'me ha li khetholle ho khothaletsa toka.
Tšusumetso mosebetsing
Keketseho ea AI le automation e fetola mosebetsi liindastering tse ngata. Litheknoloji tse kang robotic process automation li lebelletsoe ho fetola mesebetsi le makala a fapaneng. Mohlala, boits'oaro bo sebetsang bo ka fokotsa tlhoko ea litsebo tse itseng le ho fokotsa tlhokahalo ea mosebetsi oa batho mesebetsing e iphetang. Litsebi tsa nakong e tlang tsa AI li lokela ho nahana ka liphetoho tsena tsa moruo, ho kenyelletsa le monyetla oa ho fumana mesebetsi e mecha mafapheng a amanang le theknoloji le tlhoko ea ho koetlisa basebetsi ba lahleheloang ke mesebetsi ka lebaka la boits'oaro.
Ho ithuta haholoanyane ka mekhoa ea boitšoaro ho nts'etsopele ea AI, ho kenyelletsa le lipuisano tse qaqileng mabapi le Molao oa AI oa EU le litlamorao tsa ona bakeng sa boqapi le melao ea boitšoaro, o ka bala haholoanyane sengolong sa rona se felletseng. Mona.
Ka ho ikamahanya le mathata ana a boitšoaro, sechaba sa ho ithuta ka mochini se ka khothaletsa nts'etsopele le ts'ebetsong ea mahlale a AI a seng a hatetse pele feela ho tsa thekenoloji empa hape a na le boikarabelo sechabeng le boitšoarong.
Matla le mefokolo ea ho ithuta ka mochini
Ha re phethela tlhahlobo ea rona e qaqileng ea ho ithuta ka mochini - ho tloha mehopolong ea eona ea mantlha ho isa ho ts'ebeliso ea eona e fapaneng le litaba tsa boitšoaro tseo e li hlahisang - ho bohlokoa ho nahana ka bokhoni bo pharaletseng le liphephetso tse kholo tsa theknoloji ena e nang le tšusumetso. Karolo ena ea ho qetela e akaretsa lipuisano tsa rona ka ho totobatsa matla a bohlokoa le mathata a bohlokoa a amang mokhoa oa ho ithuta mochine o sebelisoang libakeng tse fapaneng.
Matla
- Scalability ea tlhahlobo. Ho Ithuta ka Mechini ho sebetsa hantle haholo ha o sebetsa ka li-dataset tse kholo, kaha o khona ho iponahatsa ka boits'oaro le ho etsa likhakanyo ka nepo ho feta mekhoa ea khale. Sena se bohlokoa haholo libakeng tse kang litlhahlobo tse kholo tsa data le lienjineri tsa ho batla.
- Ho ikamahanya le maemo. Li-algorithms tsa ML ka tlhaho li etselitsoe ho tsoela pele ho ntlafatsa ho nepahala ha tsona ka ho ithuta ho data e ncha, e leng bohlokoa maemong a matla joalo ka likhothaletso tsa motho ka mong moo likhetho tsa basebelisi li fetohang ha nako e ntse e ea.
- seba. ML e ntlafatsa haholo lebelo la ho etsa liqeto mme e fokotsa liphoso tsa batho, e etsa hore e be ea bohlokoa libakeng tse kang khoebo ea lichelete le tlhahlobo ea tlhokomelo ea bophelo moo ho nepahala ho leng bohlokoa.
- bokgoni. Ka ho sebelisa lisebelisoa ka mokhoa o atlehileng haholoanyane, ML e thusa ho ntlafatsa katleho ka kakaretso mesebetsing e fapaneng. Sena se kenyelletsa taolo e betere ea matla lits'ebetsong tse tsejoang ka hore ke li-grid tse bohlale, tse thusang ho noha linako tse maphathaphathe tsa tšebeliso ea matla le ho fokotsa litšila ka ho lokisa phepelo ka nepo.
sheba mefokolo ea
- Overfitting. Sena se etsahala ha mohlala o rarahane haholo, o nka lerata ho e-na le mokhoa oa motheo oa data, o ka mpefatsang ts'ebetso ea oona ho li-dataset tse ncha.
- ho sebeletsa pepeneneng. Sebopeho sa "black box" sa mefuta e mengata ea ML se hlahisa mathata makaleng a kang a bophelo bo botle le libanka moo ho hlokahalang litsela tse hlakileng tsa tlhahlobo. Ho hloka pepenene hona ho ka thefula ho tšepana le ho sitisa boikarabello.
- Leeme. Haeba leeme la data ea koetliso e sa rarolloe, e ka lebisa liphellong tse sa lokang liqetong tse ikemetseng, tse amehang haholo-holo libakeng tse kang ho hira le ho alima tumello.
- Scalability ea ts'ebetsong. Le hoja ba sebetsana le li-dataset tse kholo hantle, ho atolosa mefuta ea ML ho ea ho mekhoa e meholo kapa e sebetsang haholoanyane ho ka baka mathata a maholo ka lebaka la litlhoko tse phahameng tsa k'homphieutha le litšenyehelo, tse ka 'nang tsa se ke tsa thusa mekhatlo eohle.
Le ha ho ithuta ka mochini ho fana ka melemo e mengata e ka fetolang liindasteri, e boetse e kopana le mefokolo e kholo e ka sitisang ts'ebeliso ea eona e pharalletseng. Ha re shebile pele, sechaba sa thuto ea mochini se tlameha ho sebelisa matla ana ha se ntse se hlola mefokolo ka tharollo ea boqapi le mekhoa ea boitšoaro. Ka ho boloka tsepamiso ena e leka-lekaneng, re ka etsa bonnete ba hore ho ithuta ka mochini ho fihlela bokhoni ba eona ka botlalo joalo ka theknoloji ea mantlha, ho ntšetsa pele tsoelo-pele ka boikarabelo le ka kakaretso.
fihlela qeto e
| Ho ithuta ka mochini ho ka pele ho phetoho ea theknoloji, ho fana ka ts'ebetso e ncha le mekhoa e mecha ho pholletsa le liindasteri tse ngata. Leeto lena le bontšitse bohlokoa ba bohlokoa ba ho leka-lekanya bokhoni ba boiqapelo le boikarabello ba boitšoaro ho netefatsa melemo bakeng sa makala ohle a sechaba. Ha re ntse re shebile bokamoso, phephetso ya rona e kopanetsweng ke ho tataisa ntshetsopele ena ka hloko, ho netefatsa hore tswelopele ya thekenoloji e fihlellwa ka boikarabelo le ka kopanelo. Na u se u itokiselitse ho kena leetong lee le ho thusa ho notlolla bokhoni bo felletseng ba ho ithuta ka mochini ka tsela e bolokang boitlamo ba rona ba toka le tsoelo-pele? Ha re iqapeleng ka mokhoa o nang le boikarabelo, re netefatsa hore mohato o mong le o mong oo re o nkang o tšehetsa tsoelo-pele e nepahetseng le e nepahetseng ho thekenoloji. |
